TOJ 4107 A simple problem

本文提供了一个解决特定数值输入条件下的算法实现,包括输入读取、条件判断和输出生成等关键步骤。通过实例演示了如何高效处理不同数值场景。

Deal details carefully.

The portal:http://acm.tju.edu.cn/toj/showp4107.html

#include <cstdio>
#include <cstdlib>
#include <cmath>
#include <cstring>

void Deal_with(){
    long long N,M,K;
    while(~scanf("%lld %lld %lld",&N,&M,&K)){
        if(M == 1){
            if(N == 1 && K > 1)puts("1");
            else puts("I love ACM");
        }
        else if(N < M){
            puts("I love ACM");
        }
        else if(N == M){
            if(K < 2)puts("I love ACM");
            else {
                printf("1");
                for(int i=1;i<M;i++){
                    printf(" 1");
                }
                puts("");
            }
        }
        else if(N/M+1 >= K){
            puts("I love ACM");
        }
        else if(N % M == 0){
            printf("%lld ",N/M+1);
            for(int i=1;i<M-1;i++){
                printf("%lld ",N/M);
            }
            printf("%lld\n",N/M-1);
        }
        else {
            long long temp_ret = N % M;
            for(long long i=0;i<temp_ret;i++){
                printf("%lld ",N / M + 1);
            }
            for(long long i=temp_ret;i<M;i++){
                printf("%lld",N / M);
                printf(i == M - 1 ? "\n" : " ");
            }
        }
    }
}

int main(void){
    Deal_with();
    return 0;
}





内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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